맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

객체 추적 로봇 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2014060003
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
상담신청 PDF 받기
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 객체 추적 로봇 및 그 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 객체 추적 로봇은, 객체 또는 객체에 부착된 마커를 촬영하는 카메라, 객체의 RFID 태그로부터 RFID 정보를 수신하는 RF 리시버, 레이저 신호를 수신하는 레이저 센서; 및 상기 카메라에서 수신된 객체 이미지, 마커 이미지 및 RFID 태그로부터 수신된 RFID 정보 중 어느 하나를 이용하여 해당 객체가 추적하고자 하는 객체인가를 확인하고, 추적하고자 하는 객체인 경우 상기 레이저 센서에 수신된 레이저 신호를 이용하여 객체와의 거리를 계산해서 객체와 일정한 거리를 유지하도록 구동모터를 제어하는 제어부를 포함한다.
Int. CL B25J 13/08 (2006.01) G05D 1/12 (2006.01) G06T 7/20 (2006.01)
CPC B25J 13/08(2013.01) B25J 13/08(2013.01) B25J 13/08(2013.01) B25J 13/08(2013.01) B25J 13/08(2013.01) B25J 13/08(2013.01) B25J 13/08(2013.01) B25J 13/08(2013.01)
출원번호/일자 1020100082996 (2010.08.26)
출원인 아주대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1233938-0000 (2013.02.08)
공개번호/일자 10-2012-0019661 (2012.03.07) 문서열기
공고번호/일자 (20130215) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.08.26)
심사청구항수 17

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 남윤영 대한민국 경기도 수원시 영통구
2 조승한 대한민국 경기도 수원시 영통구
3 홍상진 미국 미국 뉴욕 *****-**** 스
4 조위덕 대한민국 경기도 성남시 분당구
5 밀루틴 스타나세빅 미국 미국 뉴욕 *****-**** 스토니 브록

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 윤재승 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 *, 덕천빌딩 *층 (역삼동)(예준국제특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 경기도 수원시 영통구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.08.26 수리 (Accepted) 1-1-2010-0552544-00
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2012.04.25 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2012.06.01 수리 (Accepted) 9-1-2012-0043464-73
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.07.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0387431-38
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.08.21 수리 (Accepted) 1-1-2012-0671228-69
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.08.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0671229-15
7 등록결정서
Decision to grant		 2013.01.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0051758-51
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.01.02 수리 (Accepted) 4-1-2014-5000672-13
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
객체 또는 촬영시 이미지가 블로어(blur) 되거나 초점이 맞지 않은 경우에 디코딩을 용이하게 해주는 구성을 가지며 객체에 부착되는 마커를 촬영하는 카메라;객체의 RFID 태그로부터 RFID 정보를 수신하는 RF 리시버; 레이저 신호를 수신하는 레이저 센서; 및상기 카메라에서 수신된 객체 이미지, 마커 이미지 및 RFID 태그로부터 수신된 RFID 정보 중 어느 하나를 이용하여 해당 객체가 추적하고자 하는 객체인가를 확인하고, 추적하고자 하는 객체인 경우 상기 레이저 센서에 수신된 레이저 신호를 이용하여 객체와의 거리를 계산해서 객체와 일정한 거리를 유지하도록 구동모터를 제어하는 제어부를 포함하는, 객체 추적 로봇
2 2
제 1 항에 있어서,상기 마커는, 흑색 테두리 내에 흑색 및 백색의 셀로 구성되며, 4비트의 체크썸, 32비트의 에러교정데이터 및 28비트의 정보로 인코딩되며,상기 흑색 테두리는, 촬영시 이미지가 블로어 되거나 초점이 맞지 않는 경우에 디코딩을 용이하게 하는 역할을 하는, 객체 추적 로봇
3 3
삭제
4 4
제 1 항에 있어서,상기 제어부는, 객체의 형상, 색상 및 질감 중 적어도 어느 하나를 통하여 상기 카메라에서 수신된 객체 이미지와 미리 저장된 객체의 이미지의 유사 여부를 판단하는, 객체 추적 로봇
5 5
제 4 항에 있어서,상기 제어부는, 상기 카메라에서 수신된 객체 이미지를 아래의 수학식을 이용하여 HSV 데이터로 변환해서 해당 데이터의 각 픽셀의 색상과 채도 데이터를 X축이 색상(Hue: H)으로 정의되고 Y축이 채도(Saturation : S)로 정의되는 H-S 2차원 공간에 표현하고, LBG(Linde-Buzo-Gray) 알고리즘을 적용해서 H-S 2차원 공간에 표현된 HSV 데이터에서 색상 클러스터를 추출하며 미리 저장된 객체의 이미지에 대해서도 H-S 2차원 공간으로 표현해서 LBG 알고리즘을 적용해서 색상 클러스터를 추출하며, 상기 추출된 구한 색상 클러스터들의 중점들끼리의 최소 거리의 합을 누적 계산해서 상기 계산된 최소 거리의 합을 이용하여 수신된 객체 이미지의 색상과 미리 저장된 객체 이미지의 색상의 유사 여부를 판단하는, 객체 추적 로봇
6 6
제 5 항에 있어서,상기 제어부는, 상기 계산된 최소 거리의 합이 작을수록 두 이미지의 색상 유사성이 높은 것으로 판단하는, 객체 추적 로봇
7 7
제 1 항에 있어서,상기 제어부는, 상기 카메라에서 수신된 마커 이미지를 설정된 크기의 픽셀 블록(block)으로 다운스케일(downscale) 하여 하나의 슈퍼(super) 픽셀의 마커 이미지로 만든 후, 다운스케일된 마커 이미지에 대한 그레이스케일(grayscale) 값의 히스토그램을 계산하고, 2-means 분류기를 이용하여 이미지를 바이너리화 하기 위해 그레이스케일값에 대한 임계값을 찾고, BFS(Breadth-first-search)를 사용하여 슈퍼 픽셀의 마커 이미지 내 각 블록에 연결된 컴포넌트를 검색하고, 상기 검색된 컴포넌트들에 대해서 호프 변환(Hough transform)을 하여 1차로 각 연결된 컴포넌트의 네 개의 코너점을 찾고, 상기 1차로 네 개의 코너점을 찾은 후 상기 네 개의 코너점 주변의 픽셀들을 파악해서 파악된 주변의 픽셀들 중 마커의 기울어짐을 가장 최소화하는 네 개의 코너점을 산출하고, 상기 산출된 네 개의 코너점의 각도를 평행-평행-매핑(plane-to-plane homography)으로 설정된 마커의 위치에 맞도록 조절하여 일치 여부를 판단하는, 객체 추적 로봇
8 8
제 1 항에 있어서,상기 제어부는, 상기 계산된 거리에 대해서 Split-and-Merge 알고리즘을 이용하여 주변의 경계선 및 꼭지점을 찾아내고, 상기 찾아낸 주변의 꼭지점들을 주변 환경의 꼭지점들의 절대적인 좌표로 구성된 맵 정보와 비교하여 로봇의 위치와 이동방향을 계산하는, 객체 추적 로봇
9 9
제 8 항에 있어서,상기 제어부는, 상기 꼭지점들의 동일한 패턴을 맵 정보에서 찾아내기 위해 꼭지점들 사이의 거리와 각 정보를 이용하되, 상기 동일한 패턴을 갖는 꼭지점들을 맵정보에서 찾은 이후에 로봇의 위치를 아래의 수학식을 이용하여 파악하는, 객체 추적 로봇
10 10
제 9 항에 있어서,상기 제어부는,상기 맵에 저장된 꼭지점들과 레이저가 반사된 지점까지의 거리를 이용하여 추출된 꼭지점들의 패턴을 비교하여 가장 높은 상관도를 갖는 꼭지점들을 선택하고, 찾은 패턴의 위치를 이용하여 로봇의 위치를 유추하는, 객체 추적 로봇
11 11
객체 또는 촬영시 이미지가 블로어(blur) 되거나 초점이 맞지 않은 경우에 디코딩을 용이하게 해주는 구성을 가지며 객체에 부착되는 마커를 촬영하고, 객체의 RFID 태그로부터 RFID 정보를 수신하고, 레이저 신호를 수신하는 데이터 수집 단계;카메라에서 수신된 객체 이미지, 마커 이미지 및 RFID 태그로부터 수신된 RFID 정보 중 어느 하나를 이용하여 해당 객체가 추적하고자 하는 객체인가를 확인하는 단계; 및상기 해당 객체가 추적하고자 하는 객체인 경우 상기 레이저 센서에 수신된 레이저 신호를 이용하여 객체와의 거리를 계산해서 객체와 일정한 거리를 유지하도록 구동모터를 제어하는 단계를 포함하는, 객체 추적 로봇의 객체 추적 방법
12 12
제 11 항에 있어서,상기 카메라에서 수신된 객체 이미지, 마커 이미지 및 RFID 태그로부터 수신된 RFID 정보 중 어느 하나를 이용하여 해당 객체가 추적하고자 하는 객체인가를 확인하는 단계는,객체의 형상, 색상 및 질감 중 적어도 어느 하나를 통하여 상기 카메라에서 수신된 객체 이미지와 미리 저장된 객체의 이미지의 유사 여부를 판단하는 단계를 포함하는, 객체 추적 로봇의 객체 추적 방법
13 13
제 12 항에 있어서,상기 객체의 형상, 색상 및 질감 중 적어도 어느 하나를 통하여 상기 카메라에서 수신된 객체 이미지와 미리 저장된 객체의 이미지의 유사 여부를 판단하는 단계는, 상기 카메라에서 수신된 객체 이미지를 아래의 수학식을 이용하여 HSV 데이터로 변환해서 해당 데이터의 각 픽셀의 색상과 채도 데이터를 X축이 색상(Hue: H)으로 정의되고 Y축이 채도(Saturation : S)로 정의되는 H-S 2차원 공간에 표현하는 단계; LBG(Linde-Buzo-Gray) 알고리즘을 적용해서 H-S 2차원 공간에 표현된 HSV 데이터에서 색상 클러스터를 추출하며 미리 저장된 객체의 이미지에 대해서도 H-S 2차원 공간으로 표현해서 LBG 알고리즘을 적용해서 색상 클러스터를 추출하는 단계; 및상기 추출된 구한 색상 클러스터들의 중점들끼리의 최소 거리의 합을 누적 계산해서 상기 계산된 최소 거리의 합을 이용하여 수신된 객체 이미지의 색상과 미리 저장된 객체 이미지의 색상의 유사 여부를 판단하는 단계를 포함하는, 객체 추적 로봇의 객체 추적 방법
14 14
제 13 항에 있어서,상기 추출된 구한 색상 클러스터들의 중점들끼리의 최소 거리의 합을 누적 계산해서 상기 계산된 최소 거리의 합을 이용하여 수신된 객체 이미지의 색상과 미리 저장된 객체 이미지의 색상의 유사 여부를 판단하는 단계는,상기 계산된 최소 거리의 합이 작을수록 두 이미지의 색상 유사성이 높은 것으로 판단하는, 객체 추적 로봇의 객체 추적 방법
15 15
제 11 항에 있어서,상기 카메라에서 수신된 객체 이미지, 마커 이미지 및 RFID 태그로부터 수신된 RFID 정보 중 어느 하나를 이용하여 해당 객체가 추적하고자 하는 객체인가를 확인하는 단계는,상기 카메라에서 수신된 마커 이미지를 설정된 크기의 픽셀 블록(block)으로 다운스케일(downscale) 하여 하나의 슈퍼(super) 픽셀의 마커 이미지로 만든 후, 다운스케일된 마커 이미지에 대한 그레이스케일(grayscale) 값의 히스토그램을 계산하는 단계;2-means 분류기를 이용하여 이미지를 바이너리화 하기 위해 그레이스케일값에 대한 임계값을 찾고, BFS(Breadth-first-search)를 사용하여 슈퍼 픽셀의 마커 이미지 내 각 블록에 연결된 컴포넌트를 검색하는 단계;상기 검색된 컴포넌트들에 대해서 호프 변환(Hough transform)을 하여 1차로 각 연결된 컴포넌트의 네 개의 코너점을 찾는 단계;상기 1차로 네 개의 코너점을 찾은 후 상기 네 개의 코너점 주변의 픽셀들을 파악해서 파악된 주변의 픽셀들 중 마커의 기울어짐을 가장 최소화하는 네 개의 코너점을 산출하는 단계; 및상기 산출된 네 개의 코너점의 각도를 평행-평행-매핑(plane-to-plane homography)으로 설정된 마커의 위치에 맞도록 조절하여 일치 여부를 판단하는 단계를 포함하는, 객체 추적 로봇의 객체 추적 방법
16 16
제 11 항에 있어서,상기 해당 객체가 추적하고자 하는 객체인 경우 상기 레이저 센서에 수신된 레이저 신호를 이용하여 객체와의 거리를 계산해서 객체와 일정한 거리를 유지하도록 구동모터를 제어하는 단계는,상기 계산된 거리에 대해서 Split-and-Merge 알고리즘을 이용하여 주변의 경계선 및 꼭지점을 찾아내는 단계; 와상기 찾아낸 주변의 꼭지점들을 주변 환경의 꼭지점들의 절대적인 좌표로 구성된 맵 정보와 비교하여 로봇의 위치와 이동방향을 계산하는 단계를 포함하는, 객체 추적 로봇의 객체 추적 방법
17 17
제 16 항에 있어서,상기 찾아낸 주변의 꼭지점들을 주변 환경의 꼭지점들의 절대적인 좌표로 구성된 맵 정보와 비교하여 로봇의 위치와 이동방향을 계산하는 단계는,상기 꼭지점들의 동일한 패턴을 맵 정보에서 찾아내기 위해 꼭지점들 사이의 거리와 각 정보를 이용하되, 상기 동일한 패턴을 갖는 꼭지점들을 맵정보에서 찾은 이후에 로봇의 위치를 아래의 수학식을 이용하여 파악하는, 객체 추적 로봇의 객체 추적 방법
18 18
제 17 항에 있어서,상기 찾아낸 주변의 꼭지점들을 주변 환경의 꼭지점들의 절대적인 좌표로 구성된 맵 정보와 비교하여 로봇의 위치와 이동방향을 계산하는 단계는,상기 맵에 저장된 꼭지점들과 레이저가 반사된 지점까지의 거리를 이용하여 추출된 꼭지점들의 패턴을 비교하여 가장 높은 상관도를 갖는 꼭지점들을 선택하고, 찾은 패턴의 위치를 이용하여 로봇의 위치를 유추하는, 객체 추적 로봇의 객체 추적 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 아주대학교 유비쿼터스컴퓨팅 및 네트워크 원천기반기술개발사업 자가성장 u-지능공간 커뮤니티 시스템 통합 플랫폼 및 응용 테스트베드 개발